Stepik [Stepik, Артем Уткин] Создание AI‑ассистентов для ИТ инфраструктуры (LLM, RAG, agents) [2026]

  • ОФОРМИТЬ ПОДПИСКУ

Calvin Candie

Вечный

Calvin Candie

Вечный
2 Сен 2018
41,824
3,570
Автор: Stepik, Артем Уткин
Название: Создание AI‑ассистентов для ИТ инфраструктуры (LLM, RAG, agents) [2026]

1772960179587.png

Чему вы научитесь
  • Освоим основы работы с LLM (на базе OpenAI)
  • Познакомимся с фреймворком LangChain на практике
  • Научимся подключать LLM к системам логирования, таким как Elastic Stack
  • Построим RAG-систему для получения данных из документации и корпоративной базы знаний
  • Создадим AI-агентов для управления сетевым оборудованием
  • Реализуем AI-ассистента, готового помогать в администрировании сетевой инфраструктуры
  • Поработаем как с OpenAI LLM, так и с локальными моделями через Ollama
О курсе
В этом курсе мы научимся применять современные LLM для автоматизации, разбирая практические кейсы из администрирования сетевой инфраструктуры.
Мы шаг за шагом встроим LLM в традиционную автоматизацию с помощью фреймворка LangChain.
В результате мы создадим готовое решение в виде AI‑ассистента, который:
  • общается как ChatGPT, но с учетом вашей внутренней документации,
  • помогает с настройкой сетевого оборудования для рутинных задач,
  • анализирует логи и ускоряет диагностику инцидентов.
Так привычное взаимодействие человек‑машина превращается в удобный чат человек‑человек, где инфраструктура отвечает как живой помощник.
Курс ориентирован на решение практических задач из жизни сетевого/системного администратора.

Для кого этот курс
Администраторы сети, инфраструктуры, сетевые инженеры, DevNetOps и IT специалисты, которые хотят автоматизировать рутинные задачи с помощью современных AI-инструментов.

Программа курса:

Знакомство с LLM

  1. Введение и знакомство
  2. Подготовка рабочей среды
  3. Основы работы с OpenAI
  4. LangChain и Streamlit
  5. Локальная LLM
Использование LLM для автоматизации
  1. LangChain в действии
  2. Использование RAG
  3. LLM Agents. Часть 1
  4. LLM Agents. Часть 2
  5. LLM Memory
  6. T-shoot и тюнинг
Заключение
  1. Подведение итогов
Автор: Артем Уткин

В курс входят

  • 12 уроков
  • 2 часа 32 минуты видео
  • 49 тестов
Подробнее:
Скрытое содержимое доступно для зарегистрированных пользователей!

Скачать:
 
  • Мне нравится
Реакции: alligator994